博客园 - 隅子酱
uuid:24b78886-0ed1-41c2-8670-e3f31dcf42c4;id=137018
2019-02-27T03:05:52Z
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安装FCIS问题汇总 - 隅子酱
安装官网安装步骤时可能出现的问题: “/usr/bin/ld: cannot find lopenblas” error 解决方案: apt install liblapack dev liblapack3 libopenblas base libopenblas dev =============
2019-02-25T06:31:00Z
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https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/10430228.html
安装mask-rcnn问题汇总 - 隅子酱
1. I download file from https://github.com/waleedka/coco. Then I placed the file in Mask_RCNN master, went to the coco master/PythonAPI and run make.B
2019-02-25T04:08:00Z
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【摘要】1. I download file from https://github.com/waleedka/coco. Then I placed the file in Mask_RCNN master, went to the coco master/PythonAPI and run make.B <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/10430228.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/8448134.html
GAN生成图像论文总结 - 隅子酱
GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 GAN DCGAN WGAN Least-square GAN Loss Sensitive GAN Energy-based GAN Boundary-seeking GAN Unroll GAN Dif
2018-02-14T04:06:00Z
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https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/8057599.html
【转载】利用scipy.misc等库对jpg以及png等图像数据预处理(用于深度学习喂数据) - 隅子酱
http://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details/56306720
2017-12-18T06:52:00Z
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https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7744972.html
Ubuntu启用IPv6上google的方法 - 隅子酱
IPv6就是我们通常所说的互联网协议,是TCP/IP的核心协议,那么在Linux下如何开启IPv6呢?下面以Ubuntu为例,给大家介绍下Ubuntu启用IPv6的方法。 方法: $sudo apt-get install miredo $ifconfig 在结果中应该能看见一个叫 teredo 的
2017-10-27T11:52:00Z
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【摘要】IPv6就是我们通常所说的互联网协议,是TCP/IP的核心协议,那么在Linux下如何开启IPv6呢?下面以Ubuntu为例,给大家介绍下Ubuntu启用IPv6的方法。 方法: $sudo apt-get install miredo $ifconfig 在结果中应该能看见一个叫 teredo 的 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7744972.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7728274.html
Ubuntu-Python2.7安装 scipy,numpy,matplotlib - 隅子酱
sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-matplotlib python import scipy import numpy import pyl
2017-10-25T04:58:00Z
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【摘要】sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-matplotlib python import scipy import numpy import pyl <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7728274.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7692276.html
·GAN· - 隅子酱
训练 针对不同数据集,作者设计了不同复杂程度的网络。 MNIST 生成网络 鉴别网络 CIFA-10全连 生成网络。隐结点维度增大,但编码(输入噪声)仍然是100维。 鉴别网络 CIFA-10卷积 生成网络。在最后一级,用解卷积网获得图像。 鉴别网络 轮流迭代 在训练时,每更新一次生成网络,要更新k
2017-10-19T06:22:00Z
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【摘要】训练 针对不同数据集,作者设计了不同复杂程度的网络。 MNIST 生成网络 鉴别网络 CIFA-10全连 生成网络。隐结点维度增大,但编码(输入噪声)仍然是100维。 鉴别网络 CIFA-10卷积 生成网络。在最后一级,用解卷积网获得图像。 鉴别网络 轮流迭代 在训练时,每更新一次生成网络,要更新k <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7692276.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7657823.html
ubuntu16.04安装teamviewer12 - 隅子酱
安装teamviewer下载地址:http://www.teamviewer.com/en/download/linux/ 下载的是:teamviewer_12.0.76279_i386.deb 安装时过程: ? 下载 sudo dpkg -i teamviewer_12.0.76279_i386.
2017-10-12T12:04:00Z
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【摘要】安装teamviewer下载地址:http://www.teamviewer.com/en/download/linux/ 下载的是:teamviewer_12.0.76279_i386.deb 安装时过程: ? 下载 sudo dpkg -i teamviewer_12.0.76279_i386. <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7657823.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7463776.html
【转载】Caffe学习:运行caffe自带的两个简单例子 - 隅子酱
原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了。 注意:
2017-09-01T08:21:00Z
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【摘要】原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了。 注意: <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7463776.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7448180.html
Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程第四周总结(附Exercise 3) - 隅子酱
Introduction Neural NetWork的由来 先考虑一个非线性分类,当特征数很少时,逻辑回归就可以完成了,但是当特征数变大时,高阶项将呈指数性增长,复杂度可想而知。如下图:对房屋进行高低档的分类,当特征值只有x1,x2,x3时,我们可以对它进行处理,分类。但是当特征数增长为x1,x2
2017-08-29T07:43:00Z
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【摘要】Introduction Neural NetWork的由来 先考虑一个非线性分类,当特征数很少时,逻辑回归就可以完成了,但是当特征数变大时,高阶项将呈指数性增长,复杂度可想而知。如下图:对房屋进行高低档的分类,当特征值只有x1,x2,x3时,我们可以对它进行处理,分类。但是当特征数增长为x1,x2 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7448180.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7427845.html
Stanford coursera Andrew Ng 机器学习课程第二周总结(附Exercise 1) - 隅子酱
Exercise 1:Linear Regression 实现一个线性回归 重要公式 1.h(θ)函数 2.J(θ)函数 思考一下,在matlab里面怎么表达?如下: 原理如下:(如果你懂了这道作业题,上面的也就懂了) 下面通过图形方式感受一下代价函数 : 3.θ迭代过程(梯度下降) First w
2017-08-25T06:18:00Z
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【摘要】Exercise 1:Linear Regression 实现一个线性回归 重要公式 1.h(θ)函数 2.J(θ)函数 思考一下,在matlab里面怎么表达?如下: 原理如下:(如果你懂了这道作业题,上面的也就懂了) 下面通过图形方式感受一下代价函数 : 3.θ迭代过程(梯度下降) First w <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7427845.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7279106.html
【Caffe】Ubuntu16.04上配置安装caffe(Only CPU) - 隅子酱
一、首先看看自己的系统,Ubuntu16.04,cpu,没有Nvidia,没有opencv 二、安装依赖包 安装protobuf,leveldb,snappy,OpenCV,hdf5, protobuf compiler andboost: 安装gflags,glogs ,lmdb andatlas
2017-08-03T04:45:00Z
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https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7278447.html
【YOLO】只检测人 - 隅子酱
一.修改源代码 cfg/coco.data 原因:在coco.c中定义的标签,人为第一个,所以改为1. examples/detector.c 二.重新编译和测试 1.重新编译 2.测试 三.结果
2017-08-03T02:42:00Z
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https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7183333.html
【YOLO】实时对象检测使用体验 - 隅子酱
官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 以下全部在服务器上完成,服务器上是有opencv等。 1.安装Darknet 2.下载预先训练的权重文件(258 MB)。或者只是运行这个: 3.运行检测器 你会看到一些这样的输出: Darknet打印出它检测到的对象,它的
2017-07-15T08:40:00Z
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【摘要】官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 以下全部在服务器上完成,服务器上是有opencv等。 1.安装Darknet 2.下载预先训练的权重文件(258 MB)。或者只是运行这个: 3.运行检测器 你会看到一些这样的输出: Darknet打印出它检测到的对象,它的 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/7183333.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6920283.html
【LaTeX】对xelatex的中英文设置不同的字体 - 隅子酱
不建议用Ctex套装,不好用。 用MixTex+TexStudio! XeTeX处理中文非常方便,不需要任何设置,就能够使用系统中安装的TrueType和OpenType字体。 MikTeX2.7中已经集成了XeTeX 0.999.7,所以安装了MikTeX2.7之后,就已经有了XeTeX了。只需要
2017-05-30T05:38:00Z
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【摘要】不建议用Ctex套装,不好用。 用MixTex+TexStudio! XeTeX处理中文非常方便,不需要任何设置,就能够使用系统中安装的TrueType和OpenType字体。 MikTeX2.7中已经集成了XeTeX 0.999.7,所以安装了MikTeX2.7之后,就已经有了XeTeX了。只需要 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6920283.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6729617.html
【VHDL】组合逻辑电路和时序逻辑电路的区别 - 隅子酱
简单的说,组合电路,没有时钟;时序电路,有时钟。 ↓ 也就是说,组合逻辑电路没有记忆功能,而时序电路具有记忆功能。 ↓ 在VHDL语言中,不完整条件语句对他们二者的影响分别是什么?组合逻辑中可能生成锁存器,因为不完整语句的没写的一部分视为保持原值,需要锁存器来保存,锁存器的出发边沿就是写了的那部分的
2017-04-18T11:50:00Z
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【摘要】简单的说,组合电路,没有时钟;时序电路,有时钟。 ↓ 也就是说,组合逻辑电路没有记忆功能,而时序电路具有记忆功能。 ↓ 在VHDL语言中,不完整条件语句对他们二者的影响分别是什么?组合逻辑中可能生成锁存器,因为不完整语句的没写的一部分视为保持原值,需要锁存器来保存,锁存器的出发边沿就是写了的那部分的 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6729617.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6690054.html
【VHDL】深度讲解二进制无符号和有符号加法处理溢出的问题 - 隅子酱
1.Unsigned adders 这个比较简单,只需在A、B前面扩展一位0防止溢出,溢出的数填到第n位cout,n-1到0位就是sum。 , 2.Signed adders 一开始也搞不懂下图中为什么要扩展符号位,两个符号位了怎么加? 往下看↓ 2.1 Analysis 在真正开始使用Verilo
2017-04-10T09:33:00Z
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【摘要】1.Unsigned adders 这个比较简单,只需在A、B前面扩展一位0防止溢出,溢出的数填到第n位cout,n-1到0位就是sum。 , 2.Signed adders 一开始也搞不懂下图中为什么要扩展符号位,两个符号位了怎么加? 往下看↓ 2.1 Analysis 在真正开始使用Verilo <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6690054.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6680119.html
【统计学习】随机梯度下降法求解感知机模型 - 隅子酱
1. 感知机学习模型 感知机是一个二分类的线性分类问题,求解是使误分类点到超平面距离总和的损失函数最小化问题。采用的是随机梯度下降法,首先任意选取一个超平面w0和b0,然后用梯度下降法不断地极小化目标损失函数,极小化过程中不是一次使所有误分类点的梯度下降,而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。假
2017-04-07T13:38:00Z
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【摘要】1. 感知机学习模型 感知机是一个二分类的线性分类问题,求解是使误分类点到超平面距离总和的损失函数最小化问题。采用的是随机梯度下降法,首先任意选取一个超平面w0和b0,然后用梯度下降法不断地极小化目标损失函数,极小化过程中不是一次使所有误分类点的梯度下降,而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。假 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6680119.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6574614.html
【数字图像处理】直方图均衡化 - 隅子酱
绘制直方图 1.出错代码(没有意识到图片是彩色的要转换为灰度二维) 2.正确代码 或者直接imhist(image)图就出来了。 直方图均衡 使用matlab工具箱histeq,g=histeq(f,nlev),nlev为灰度级数。 均衡实质是归一化直方图累加求和,还可以用
2017-03-18T08:13:00Z
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【摘要】绘制直方图 1.出错代码(没有意识到图片是彩色的要转换为灰度二维) 2.正确代码 或者直接imhist(image)图就出来了。 直方图均衡 使用matlab工具箱histeq,g=histeq(f,nlev),nlev为灰度级数。 均衡实质是归一化直方图累加求和,还可以用 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6574614.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6574247.html
【数字图像处理】灰度变换 - 隅子酱
imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 把图像f 灰度变换到新图像g的过程中,f 中灰度值低于low_in的像素点在g中灰度值被赋值为low_out,同
2017-03-18T07:16:00Z
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【摘要】imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 把图像f 灰度变换到新图像g的过程中,f 中灰度值低于low_in的像素点在g中灰度值被赋值为low_out,同 <a href="https://www.cnblogs.com/tenderwx/p/6574247.html" target="_blank">阅读全文</a>